論文の概要: From Unstructured Data to In-Context Learning: Exploring What Tasks Can Be Learned and When

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00131v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 13:58:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:32.633694
• Title: From Unstructured Data to In-Context Learning: Exploring What Tasks Can Be Learned and When
• Title（参考訳）: 構造化されていないデータからコンテキスト内学習へ - どのようなタスクをいつ学べるかを探る
• Authors: Kevin Christian Wibisono, Yixin Wang,
• Abstract要約: トランスフォーマーのような大きな言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(ICL)機能を示す。 我々は、非構造化データで訓練されたモデルにおいて、ICLを実現するために、重要なシーケンスモデル要件とデータ構造について検討する。 我々は,非構造化データにおける意味的関連語対の共起から,多くのICL機能が出現することを発見した。 In one in logic reasoning task that requires generalization to new, unseen pattern, and another in analogy completion where relevant word pairs appears in fixed training position。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.841163050181194
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) like transformers demonstrate impressive in-context learning (ICL) capabilities, allowing them to make predictions for new tasks based on prompt exemplars without parameter updates. While existing ICL theories often assume structured training data resembling ICL tasks (e.g., x-y pairs for linear regression), LLMs are typically trained unsupervised on unstructured text, such as web content, which lacks clear parallels to tasks like word analogy. To address this gap, we examine what enables ICL in models trained on unstructured data, focusing on critical sequence model requirements and training data structure. We find that many ICL capabilities can emerge simply from co-occurrence of semantically related word pairs in unstructured data; word analogy completion, for example, can provably arise purely through co-occurrence modeling, using classical language models like continuous bag of words (CBOW), without needing positional information or attention mechanisms. However, positional information becomes crucial for logic reasoning tasks requiring generalization to unseen tokens. Finally, we identify two cases where ICL fails: one in logic reasoning tasks that require generalizing to new, unseen patterns, and another in analogy completion where relevant word pairs appear only in fixed training positions. These findings suggest that LLMs' ICL abilities depend heavily on the structural elements within their training data.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーのような大きな言語モデル(LLM)は、印象的なインコンテキスト学習(ICL)機能を示し、パラメータを更新せずにプロンプトエクスプローラに基づいた新しいタスクの予測を可能にする。 既存のICL理論では、ICLタスクに似た構造化トレーニングデータ(例えば、線形回帰のためのx-yペア)を仮定することが多いが、LLMは通常、Webコンテンツのような構造化されていないテキストで教師なしで訓練される。 このギャップに対処するために、重要シーケンスモデルの要求とデータ構造のトレーニングに焦点をあて、非構造化データで訓練されたモデルにおいてICLを実現する方法を検討する。 例えば、単語の類似補完は、位置情報や注意機構を必要とせず、連続的な単語の袋(CBOW)のような古典的な言語モデルを用いて、共起モデリングによって純粋に生じる。 しかし、位置情報は、未知のトークンの一般化を必要とする論理的推論タスクにおいて重要である。 最後に、ICLが失敗する2つのケースを特定する。1つは、新しい、見えないパターンへの一般化を必要とする論理推論タスクであり、もう1つは、関連する単語ペアが固定されたトレーニング位置にのみ現れるアナログ補完である。 これらの結果から,LSMのICL能力はトレーニングデータの構造的要素に大きく依存していることが示唆された。

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